Доклады

Технический доклад по SwiftUI. Будут затронуты разные темы: работа со ScrollView, все, что нужно знать о компоненте Text и немного перформанс.

Порой кандидаты удивляются: зачем спрашивать на собеседованиях то, что никогда не понадобится на проекте? Обсудим несколько кейсов, когда технические знания, проверяемые на интервью, могут пригодиться при разработке приложений, причем иногда самым неожиданным образом.

Расскажем о том, из каких компонентов может состоять BDUI-фреймворк и какую проблему решает каждый из них. Рассмотрим, стоит ли разрабатывать свое решение или можно взять готовое опенсорсное.

Обсудим, что такое Fuzz Testing, какие баги с помощью него были найдены в реальном мире и как с ними помогает библиотека kotlinx.fuzz, которая вышла в публичный релиз 4 апреля 2025 года.

Когда пользовательские сценарии затрагивают сразу несколько процессов и голосовое взаимодействие является неотъемлемой частью сценария — как обеспечить пользователю лучший опыт? Поделюсь, как мы в Яндексе проходили путь улучшений в области скорости взаимодействия.

Поговорим про Gradle и то, как с его помощью мы подменяем Maven-зависимости на локальные проекты, объединяя их в одной IDE.

Почему локальные LLM — тренд очень скорого будущего. Как уже сейчас можно запихнуть интеллект в приложение на разных технологиях и что он умеет.

Реальные кейсы про вращение вью-элементов, таймер и блюр в BDUI-движке. Единый API для анимаций на Android и iOS при использовании LottieFiles. Производительность и специфичные проблемы платформ.

Как встроить полноценную мини-игру в React Native-приложение, не будучи геймдевом.

SOLID улучшает ваш код? Далеко не всегда. Поэтому расскажу о злом брате-близнеце SOLID — концепте AntiSOLID.

Privacy issues with cloud-based LLMs like ChatGPT are becoming more prevalent as AI gets more pervasive. A strong substitute is provided by Apple's on-device AI approach, which is fueled by Core ML and Swift. In order to avoid cloud fees, latency, and data privacy concerns, this talk delves deeply into running large language models (LLMs) only on iOS devices. 

Практическое руководство к написанию сервиса для мониторинга ошибок. Решаем основные задачи и выбираем open source-компоненты, которые помогут собрать свою реализацию.

Разберем все от face landmarks и сегментации до собственных шейдеров, где математика превращается в максимально производительные эффекты для лица.

Расскажу о малоизвестном механизме Runtime Resource Overlay (RRO) в Android и его нестандартном применении для защиты ресурсов и противодействия реверс-инжинирингу. Также покажу баги в ОС, позволяющие запрещать установку и удалять приложения без взаимодействия с пользователем.

Как из простой задачи параллельной загрузки файлов вырос легкий coroutine-first аплоадер на java.nio с собственной TLS-оберткой, минимальными аллокациями и стабильной работой даже при аплоаде 4 ГБ на слабых сетях.

Ответим на вопрос, почему стоит думать о безопасности мобильных приложений еще на этапе разработки. Разберем реальные кейсы уязвимостей мобильных приложений, их последствия и способы защиты.

Забудьте о рутине и бесконечном копипасте! Узнайте, как с помощью шаблонов в IDE ускорить личную и командную разработку, стандартизировать код и сократить время адаптации новичков. Разберем пример UDF-архитектуры и сократим создание скелета новой фичи до двух кликов.

Как мы решили проблему растущей сложности мобильного проекта, создав инструмент автоматической визуализации архитектуры через интерактивный граф. Для этого научили Kotlin Compiler Plugin и анализ PSI-дерева превращать код в документацию.